요약: PyTorch Lightning으로 확장 가능한 AI 모델

PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

PyTorch Lightning으로 확장 가능한 모델 구축

신경망 구조화
효율적인 학습 로직
LightningModule 구현

import lightning.pytorch as pl
import torch.nn as nn

class ClassificationModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, input_dim,
                 hidden_dim, num_class):
          # Initialize parent class
        super().__init__()
        # First layer
        self.layer1 = nn.Linear(input_dim,
                                hidden_dim)
        # Activation function
        self.relu = nn.ReLU()
        # Output layer
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_dim,
                                num_class)

PyTorch Lightning의 고급 기법

데이터 관리 및 전처리
검증 및 테스트 방법
Lightning 콜백 최적화

from lightning.pytorch import Trainer
from lightning.pytorch.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint(
    monitor='val_accuracy',
    save_top_k=2,
    mode='max')
early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_accuracy',
    patience=5,
    mode='max')

확장성을 위한 모델 최적화

모델 양자화 전략
효율성을 위한 가지치기(pruning)
배포를 위한 TorchScript

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * 2

scripted_model = torch.jit.script(SimpleModel())

torch.jit.save(scripted_mod,"model.pt") # Save the model
loaded_model=torch.jit.load("model.pt") # Load the model

축하합니다!

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